export const metadata = { sidebar_position: 90, title: "📙 الفاظ کا حوالہ" };

# 📙 الفاظ کا حوالہ

اصطلاحات اور تصورات کی فہرست کے لیے براہ کرم اس صفحہ کو دیکھیں جو ہم اس کورس میں استعمال کریں گے۔

#### Large Language Models (LLMs), Pretrained Language Models (PLMs)(@branch2022evaluating), Language Models (LMs), and foundation models

یہ تمام اصطلاحات کم و بیش ایک ہی چیز کا حوالہ دیتے ہیں: بڑے AIs (عصبی نیٹ ورکس)، جو عام طور پر تربیت یافتہ ہوتے ہیں۔
ٹیکسٹ کی ایک بڑی مقدار پر۔

#### Masked Language Models (MLMs)

MLMs NLP ماڈل کی ایک قسم ہے، جس کا ایک خاص ٹوکن ہوتا ہے، عام طور پر `[MASK]`، جو
الفاظ سے ایک لفظ کے ساتھ تبدیل کیا گیا ہے. ماڈل پھر اس لفظ کی پیش گوئی کرتا ہے۔
نقاب پوش تھا. مثال کے طور پر، اگر جملہ "کتا ہے [ماسک] بلی ہے"، ماڈل
اعلی امکان کے ساتھ "پیچھا" کی پیش گوئی کرے گا۔

#### Labels

لیبل کے تصور کو ایک مثال سے بہتر طور پر سمجھا جاتا ہے۔

کہتے ہیں کہ ہم کچھ ٹویٹس کی درجہ بندی کرنا چاہتے ہیں جیسے کہ مطلب ہے یا نہیں۔ اگر ہمارے پاس ٹویٹس کی فہرست ہے اور
ان کے متعلقہ _label_ (مطلب یا مطلب نہیں)، ہم درجہ بندی کرنے کے لیے ایک ماڈل کو تربیت دے سکتے ہیں۔
چاہے ٹویٹس کا مطلب ہے یا نہیں. لیبلز عام طور پر کے لیے صرف امکانات ہوتے ہیں۔
درجہ بندی کا کام

#### Label Space

دیئے گئے کام کے لیے تمام ممکنہ لیبلز (مذکورہ بالا مثال کے لیے 'مطلب' اور 'مطلب نہیں')۔

#### Sentiment Analysis

جذباتی تجزیہ ٹیکسٹ کو مثبت، منفی یا دیگر جذبات میں درجہ بندی کرنے کا کام ہے۔

#### "Model" vs. "AI" vs. "LLM"

یہ اصطلاحات اس پورے کورس میں کسی حد تک ایک دوسرے کے ساتھ استعمال ہوتی ہیں، لیکن وہ ہوتی ہیں۔
ہمیشہ ایک ہی چیز کا مطلب نہیں ہے. LLMs AI کی ایک قسم ہیں، جیسا کہ اوپر بتایا گیا ہے، لیکن تمام AIs LLM نہیں ہیں۔
جب ہم نے اس کورس میں ماڈلز کا ذکر کیا تو ہم AI ماڈلز کا حوالہ دے رہے ہیں۔ اس طرح، اس کورس میں،
آپ "ماڈل" اور "AI" کی اصطلاحات کو قابل تبادلہ سمجھ سکتے ہیں۔

#### Machine Learning (ML)

ایم ایل مطالعہ کا ایک شعبہ ہے جو الگورتھم پر مرکوز ہے۔
ڈیٹا سے سیکھ سکتے ہیں۔ ML AI کا ذیلی فیلڈ ہے۔

#### Verbalizer

درجہ بندی کی ترتیب میں، وربلائزر لیبل سے لے کر الفاظ تک میپنگ ہوتے ہیں۔
زبان کے ماڈل کی ذخیرہ الفاظ (@schick2020exploiting)۔ مثال کے طور پر غور کریں۔
درج ذیل پرامپٹ کے ساتھ جذبات کی درجہ بندی کرنا:

```text
ٹویٹ: "مجھے ہاٹ پاکٹس پسند ہیں"
اس ٹویٹ کا کیا جذبہ ہے؟ 'pos' یا 'neg' کہیں۔
```

یہاں، verbalizer 'مثبت' اور 'منفی' کے تصوراتی لیبلز سے لے کر ٹوکنز 'pos' اور 'neg' کی نقشہ سازی ہے۔

#### Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF)

RLHF انسانی ترجیحی اعداد و شمار کے مطابق ایل ایل ایم کو ٹھیک کرنے کا ایک طریقہ ہے۔

<Glossary />
